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<div class="container">
  <div class="title-container">
    <div class="title"><span>きぼぉとぉすぅ_つゔぁい</span></div>
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    <img src="https://huggingface.co/oron1208/kivolotolosulu_tuvalai/resolve/main/img/sample_01.png" alt="Image 1">
    <img src="https://huggingface.co/oron1208/kivolotolosulu_tuvalai/resolve/main/img/sample_02.png" alt="Image 2">
    <img src="https://huggingface.co/oron1208/kivolotolosulu_tuvalai/resolve/main/img/smaple_03.png" alt="Image 3">
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    <img src="https://huggingface.co/oron1208/kivolotolosulu_tuvalai/resolve/main/img/sample_06.png" alt="Image 6">
  </div>
  <div class="note">
  </div>
</div>


# あばぁうと　もでる
## もでるねぇーむ:きぼぉとぉすぅ_つゔぁい
  - このぉ、もでるわぁ。つぎのもでるぅぉー、ふぁいんちゅーにんぐしたもでるぅだよ。
  1. Kivotos-XL-2.0<br>https://huggingface.co/yodayo-ai/kivotos-xl-2.0


  # らいせんすLICENSE

このモデルは Fair AI Public License 1.0-SD ライセンス にしたがっています。これは Stable Diffusion モデルのライセンス とも りようかのうです。
かんじんなポイントは:
  
  <p>へんしゅうのきょうゆう: もしこのモデルをへんこうしたら、そのへんこうと もとのライセンスはいっしょにしてね。</p>
  <p>ソースコードのていきょう: もしへんこうされたバージョンがネットワークでアクセスできるなら、ほかのひとがソースコードをてにいれるほうほう（たとえばダウンロードリンク）を ていきょうしてね。これは、そこからさくせいされたもでるぅもおなじだよ。</p>
 <p> はいぶんのじょうけん: どんなはいぶんもこのライセンスか、これ似たたきそくのある ほかのライセンスでやってね。</p>

  げんぶん
  
- The model falls under [Fair AI Public License 1.0-SD license](https://freedevproject.org/faipl-1.0-sd/), which is compatible with [Stable Diffusion models’ license](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/blob/main/LICENSE.md). Key points:

  1. Modification Sharing: If you modify the model, you must share both your changes and the original license.
  2. Source Code Accessibility: If your modified version is network-accessible, provide a way (like a download link) for others to get the source code. This applies to derived models too.
  3. Distribution Terms: Any distribution must be under this license or another with similar rules.


## とれーにんぐ Training  

  

  | Feature                       | FT             |
|-------------------------------|----------------------------|
| **Hardware**                  | 4090 24GB PCIe          |
| **Batch Size**                | 12                         |
| **Gradient Accumulation Steps** | 1                        |
| **Noise Offset**              | 0.035                       |
| **Epochs**                    | 10                         |
| **UNet Learning Rate**        | 2.1e-6                       |
| **Text Encoder Learning Rate** | 1.5e-7                   |
| **Optimizer**                 | Adafactor                  |
| **Scheduler**                 | Adafactor      |
| **image**              | 6300image                       |